西安Python培訓 2023-07-18 14:34:30
課程介紹
發布日期：2023-07-18 14:34:30
西安IT培訓為學員設置Python培訓班，總監級講師+企業技術官王炸組隊顛覆來襲，開創多學科聯合項目，實力鑄就學員實戰真技能，打造Python人工智能+數據分析特色生態項目庫，搭建互聯網人才優質輸送平臺，精準匹配無憂。
| 課程階段 | 課程內容 | 課程案例 | 掌握技能 |
|---|---|---|---|
| Python入門（1周） | 用Python模塊turtle繪圖 | 多啦A夢 | '海龜'繪圖turtle的使用 |
| 小黃人 | |||
| PIL的使用 | 拼圖 | 對圖片的處理 | |
| 圖片鏡像 | |||
| 石雕圖 | |||
| Python操作excel | 篩選excel文件中的數據 | 快速便捷操作excel表 | |
| 人口統計 | |||
| Python生成報表 | 柱狀圖 | 根據數據分析得出報表 | |
| 餅狀圖 | |||
| 折線圖 | |||
| 漏斗圖 | |||
| Python發送短信和郵件 | 利用互億無線觸發短信接口發送驗證碼短信 | 掌握發送短信的與郵件的操作,在程序中以短信或者郵件形式發送驗證碼 | |
| 利用smtp發送郵件 | |||
| 郵件群發 | |||
| 快速建站（1周） | HTML常用標簽 | 段落的顯示 | 掌握HTML常用標簽的結構,簡單搭建頁面 |
| 超鏈接錨點跳轉 | |||
| 表格數據 | |||
| 登陸注冊的表單 | |||
| CSS常用樣式 | 隔行變色的表格 | 掌握CSS布局格式,完成簡單的頁面布局 | |
| 陰影文本 | |||
| 照片墻 | |||
| 百度頁面的布局 | |||
| JavaScript入門 | 表格數據編輯與刪除 |
掌握DOM 操作 掌握事件的處理 掌握請求處理 |
|
| 評論字數的限制 | |||
| 輪播圖 | |||
| 請求新聞列表 | |||
| Flask快速建站(上) | 搭建博客的基本網站 |
MTV框架結構的了解 對象關系映射的了解 |
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| 注冊登錄的實現 | |||
| Flask快速建站(下) | 博客的發布 | 表的關系映射 |
| 課程階段 | 課程內容 | 課程案例 | 掌握技能 |
|---|---|---|---|
|
勝任職位：初級數據分析師、數據庫管理 薪資待遇：8K-12K |
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| 商業數據可視化（5周） | Excel業務分析 | Excel基礎技能 |
數據分析基礎工具 數據分析理論體系 數據分析常用指標 數據分析報告制作 |
| Excel數據處理 | |||
| Excel函數 | |||
| Excel繪圖+Excel透視表 | |||
| 數據分析方法論+常用指標+數據分析報告 | |||
| Power BI | PowerBI初級應用-可視化報告生成 | PowerBI常用數據分析操作 使用PowerBI制作數據分析報告 | |
| PowerQuer數據清洗、零售業經營現狀分析 | |||
| PowerBI圖表鉆取、編輯交互、餐飲銷售情況分析 | |||
| PowerPivot交叉分析 | |||
| PowerBI可視化 | |||
| MySQL | MySQL建庫和建表 | 掌握MySQL常用操作 使用MySQL進行數據分析 | |
| MySQL查詢操作 | |||
| MySQL事務和觸發器 | |||
| MySQL視圖索引 | |||
| MySQL數據分析 | |||
| 統計學基礎 | 描述統計指標、估計、正態分布及其他常用分布 | 掌握數據分析、機器學習建模的數學理論基礎 | |
| 假設檢驗、關聯分析 | |||
| 方差分析、相關分析 | |||
| 回歸分析 | |||
| 微積分、線性代數基礎 | |||
| Tableau | Tableau入門、導航、設計流程、數據類型 | 掌握Tableau常用操作 使用Tableau制作數據分析報告 | |
| 數據源導入、數據提取、字段操作、元數據 | |||
| 工作表操作、Tableau運算 | |||
| Teableau可視化 | |||
| Teableau高級應用及銷售可視化分析 | |||
| SPSS | 方差、相關性、回歸分析 | 掌握SPSS基本操作 初步理解常用建模算法 使用SPSS完成數據建模 | |
| 卡方、邏輯斯蒂回歸、評分卡 | |||
| 特征選擇、主成分分析 | |||
| 客戶畫像、用戶分群 | |||
| 神經網絡、決策樹、時間序列分析 | |||
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勝任職位：中級數據分析師、數據倉庫 薪資待遇：10K-15K |
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| Python數據科學（6周） | Python基礎語法 | 安裝環境、IDE與Jupyter、第三方庫 | Python語法python調用數據庫數據 |
| 注釋、行與縮緊、輸出和輸入、變量及賦值 | |||
| 數值、字符串、布爾值、列表、元組、集合、字典 | |||
| 條件語句、循環語句、Break、Continue、Pass | |||
| 錯誤和異常捕捉、錯誤處理方法、異常處理方法 | |||
| 邏輯判斷、數字處理、序列、類型轉換、系統函數 | |||
| 函數定義、函數參數、默認參數、變量作用域 | |||
| 全局變量和局部變量、遞歸函數、匿名函數 | |||
| 列表生成式、生成器、高級函數：map、reduce、filter等 | |||
| 模塊概念介紹、模塊導入、模塊管理、自定義模塊 | |||
| 文件讀寫、利用Python操作文件、Json數據解析 | |||
| time、calendar、datetime | |||
| 類的定義、類對象、類方法 | |||
| Python連接數據庫的方法及操作 | |||
| Python數據清洗 | 數字化Python模塊Numpy | python數據清洗 numpy pandas | |
| 數據分析利器Pandas | |||
| Pandas基本操作 | |||
| Pandas高級操作 | |||
| Pandas案例分析案例一 | |||
| Pandas案例分析案例二 | |||
| Python數據可視化 | 第三方庫:matplotlib、seaborn介紹 python的數據可視化 | python的數據可視化 | |
| 常用可視化圖形及使用場景 | |||
| 圖形選取標準 | |||
| Pandas繪圖方法 | |||
| 高級繪圖工具PyEcharts介紹 | |||
| matplotlib API入門 | |||
| Figure和Subplot對象 | |||
| 線性圖與散點圖的繪制方法 | |||
| 可視化異常處理 | |||
| 密度圖與等高線圖 | |||
| 頻次直方圖、數據區間劃分和分布密度 | |||
| 圖例配置方法及常用參數 | |||
| 顏色條配置方法和常用參數 | |||
| subplot多子圖繪制方法 | |||
| 文字與注釋、自定義坐標軸方法 | |||
| 配置文件與樣式表 | |||
| 三維圖形繪制方法 | |||
| Seaborn入門 | |||
| SeabornAPI介紹 | |||
| 子彈圖制作 | |||
| 環形圖制作 | |||
| 瀑布圖制作 | |||
| Bump Char等 | |||
| Echarts入門 | |||
| PyEcharts API介紹 | |||
| PyEcharts 繪圖介紹 | |||
| Python統計分析 | 數據描述、數據分布與統計信息 | 分析預測 異常值的處理 | |
| 數據角色定位、大數據存儲 | |||
| 最小二成估計 | |||
| 關于線性回歸 | |||
| 線性回歸與方差分析 | |||
| 數據分析流程 | |||
| 多元線性回歸的假設 | |||
| 正態分布的問題 | |||
| 異方差問題與處理 | |||
| 異常值問題與處理 | |||
| 共線性問題與處理 | |||
| 內生性問題與處理 | |||
| logistic回歸與卡方 | |||
| 量大似然估計 | |||
| logistic回歸解析 | |||
| 評分與預測 | |||
| 分類比例平衡問題 | |||
| 工具變量的使用 | |||
| 啞變量的處理 | |||
| 變量篩選 | |||
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勝任崗位：高級數據分析師、數據建模、機器學習算法工程師 薪資待遇：15K-30K |
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| 機器學習（3周） | Python機器學習基礎 | 數據挖掘與機器學習入門 |
機器學習算法 聚類分析 線性回歸 隨機森林 XGBoost |
| 機器學習概念及分類 | |||
| 機器學習三大要素：模型、策略、算法 | |||
| 模型評估方法概述 | |||
| KNN基本原理 | |||
| KNN算法模型 | |||
| 距離類模型中距離的確認 | |||
| 選取k值 | |||
| 模型的構建和評估 | |||
| 模型的優化 | |||
| 交叉驗證 | |||
| 學習曲線 | |||
| 歸一化 | |||
| KNN模型的優化 | |||
| 模型優化的標準 | |||
| 無監督學習與聚類算法 | |||
| 聚類分析概述與簇的概念 | |||
| 距離衡量方法 | |||
| SSE | |||
| 聚類目標和質心計算方法 | |||
| sklearn實現kmeans | |||
| MSE | |||
| 輪廓系數 | |||
| DBSCAN基本原理 | |||
| DBSCAN算法實現 | |||
| DBSCAN的sklearn實現 | |||
| 混淆矩陣 | |||
| 網絡搜索優化 | |||
| 過擬合與欠過擬合 | |||
| 決策樹算法概述及學習過程 | |||
| 特征依據：香濃熵、信息增益 | |||
| 決策樹的生成：ID3算法、C4.5算法 | |||
| 擬合度優化、剪枝、CART算法 | |||
| 決策樹的sklearn實現 | |||
| 金融行業商業項目實戰 | |||
| Python機器學習中級 | 線性回歸概述 | ||
| 多元線性回歸原理 | |||
| 模型參數求解方法 | |||
| 回歸模型評價標準 | |||
| 多重共線性與嶺回歸、Lasso | |||
| 非線性問題及處理方法 | |||
| 多項式回歸 | |||
| MSE、R^2、最小二乘法、梯度下降 | |||
| 名為"回歸"的分類器 | |||
| 二元邏輯回歸的損失函數 | |||
| 邏輯回歸的重要參數 | |||
| 梯度下降求解邏輯回歸最小損失函數 | |||
| 概率分類器概述 | |||
| 樸素貝葉斯概述 | |||
| 不同分布下的樸素貝葉斯 | |||
| 高斯貝葉斯下的擬合效果與運算速度 | |||
| 多項式樸素貝葉斯及優化 | |||
| AUC、ROC、TF-IDF | |||
| 關聯規則概述：頻繁項集的產生與關聯發現 | |||
| Apriori算法原理 | |||
| 使用Apriori算法發現頻率項集 | |||
| 協同過濾概述 | |||
| 協同過濾算法分類 | |||
| 基于商品的協同過濾 | |||
| 基于協同過濾的商品個性化推薦 | |||
| Python機器學習高級 | 集成算法概述 | ||
| 隨機森林分類器的實現 | |||
| 機器學習調參思路 | |||
| MSE、R^2、最小二乘法、梯度下降 | |||
| 數據處理概述 | |||
| 數據量綱處理：歸一化、標準化、缺失值處理 | |||
| 分類型數據處理：數據編碼和啞變量 | |||
| 連續型數據處理：二值化與分箱 | |||
| 特征選擇：過濾法、嵌入法、包裝法 | |||
| SVM概述：SVM工作原理 | |||
| SVM模型構建 | |||
| 線性SVM | |||
| AUC、ROC、TF-IDF | |||
| 梯度提升樹概述 | |||
| XGBoost選擇若分類器 | |||
| 求解目標函數 | |||
| 參數化決策樹 | |||
| 目標函數與樹結構的直接關系 | |||
| XGBoost的剪枝參數 | |||
| XGBoost分類樣本不均勻 | |||
| XGBoost客戶成交量預測 | |||
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勝任職位：爬蟲工程師 薪資待遇：12K-15K |
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| 數據采集（1周） | 數據采集 | 爬蟲類庫requests介紹及使用 |
xpath\bs4\sjon slenium requests 多線程 scrapy |
| 常見網絡請求策略及解析（xpath\bs4\json) | |||
| 動態網頁提取 | |||
| 驗證碼、IP池（打碼平臺介紹、驗證碼解決方案） | |||
| 多線程爬蟲 | |||
| scrapy框架（一） | |||
| scrapy框架（二） | |||
| 項目類別 | 項目描述 | 可解決的問題 | 可掌握的核心能力 |
|---|---|---|---|
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數據采集項目實戰 項目周期：2天 開發時間：第16周 |
項目背景&業務邏輯 | 使用python的數據采集技術，對精品數據進行商品全信息的抓取及保存，為行業精品分析提供數據準備 |
理解數據分析師采集數據常用解決方案 掌握數據采集的開發流程 具備數據采集的開發能力 |
| 指定采集方案 | |||
| 并發采集處理 | |||
| 并發采集處理 | |||
|
用戶訂單預測項目實戰 項目周期：3天 開發時間：第16周 |
項目背景 | 對目標客戶的運營數據，以行業常見指標對用戶行為進行分析，包括UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析、用戶價值分析、復購分析等內容；并對數據進行建模實現用戶訂單的預測功能 |
理解用戶訂單預測的分析體系 掌握用戶價值分析的基本方法 掌握用戶訂單預測的常用建模方法 熟練常用數據清洗與特征工程的處理辦法 |
| 用戶價值分析 | |||
| 數據清洗與特征工程 | |||
| 模型建立 | |||
| 方法與實現結果 | |||
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電商市場數據挖掘項目實戰 項目周期：1周 開發時間：第17周 |
項目背景&業務邏輯（1天） | 通過對目標客戶（拜耳官方旗艦店）的蚊香市場的驅蟲市場的潛力分析、滅鼠殺蟲劑市場的機會點分析、相關競爭的產品分析及輿情分析，進而對目標客戶給出產品的調整方案 |
理解電商系統數據分析體系 掌握電商市場數據分析的基本思路 掌握文本分析在電商類數據分析中的應用場景 掌握常用特征預處理的思路和方法 |
| 指定分析策略（1天） | |||
| 方法實現與結果（1天） | |||
| 營銷活動設計及結果評價（1天） | |||
| 撰寫數據分析報告（1天） | |||
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金融風險信用評估項目實戰 項目周期：1周 開發時間：第18周 |
項目背景&業務邏輯（1天） | 信用風險是對交易對手未能履行約定合同中的義務造成經濟損失的風險，即受信人不能履行還 本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性，它是金融風險的主要類型。借貸 場景中的評分卡是一種以分數的形式來衡量風險幾率的一種手段，也是對未來一段時間內違約、逾期、 失聯概率的預測。一般來說，分數越高，風險越小。 |
理解金融風控系統的完整體系 掌握時間窗口類型的數據分析數據思路 掌握Logisitc回歸在風控系統的使用方法 掌握風控系統建模類的常用評估指標 熟練常用特征處理的操作方法 |
| 建模準備（1天） | |||
| 數據清洗（1天） | |||
| 模型訓練（0.5天） | |||
| 模型評估（0.5天） | |||
| 模型部署與更新（1天） |
| 課程階段 | 課程內容 | 掌握能力 | 解決問題 |
|---|---|---|---|
| 團隊企業拓展訓練 | 參觀企業 | 企業經歷，感同身受 |
融入企業 對企業、公司全方位了解 |
| 企業文化 | |||
| 程序員工作場景體驗 | |||
| 企業合作項目課程 | 項目經理職責介紹 | 項目開發流程 |
提升面試經驗 提升工作經驗 提升項目經驗 |
| 項目介紹 | |||
| 項目分工 | |||
| 項目開發市場 | |||
| 項目上線部署問題 | |||
| 項目運行管理 | |||
| 項目管理課程 | 項目需求分析 | 企業真實項目管理經驗 | 快速進入公司項目開發角色 |
| 項目管理 | |||
| 項目代碼分工合作 | |||
| 項目上線管理 | |||
| 項目迭代管理 | |||
| 職業素養課程 | 專業與素養 | 職場專業人士 只會寫代碼的不一定是程序員 專業的程序員 | 職業程序員 程序開發職業‘殺手’ |
| 培養自己職業素養 | |||
| 該說‘不’就說‘不’ | |||
| 只說‘是’不說‘試一試’ |
| 課程階段 | 課程目錄 | 課程介紹 | 掌握能力 |
|---|---|---|---|
| 《企業初認知》 |
1、公司類型 2、企業組織架構 3、企業崗位發布及招聘流程 4、企業招聘途徑 5、對標IT職業人的綜合素養和技術 |
從準職業人到標準職業人，綜合素養和技能缺一不可，如何選擇適合自己的平臺成就以后的職業提升? 本課程以當下IT企業公司的文化、架構、管理、要求為切入點，并結合當下公司招聘的流程和招聘要點進行分析，讓學員一開始樹立未來職場目標的同時，更能提前做到知己知彼，穩握進入職場的入場券。 | 通過本課程學習熟悉公司類型，組織架構和本職位相關的工作流程以及公司招聘常用哪些招聘平臺等信息，讓學員對公司有了初步認知，清晰目標，走出舒服區，努力修煉技能，拿到職場入場券。 |
| 《市場行情分析及職業發展》 |
1、市場行情分析 2、崗位招聘需求分析 3、職業生涯規劃 4、技術網站拓展 |
本課程通過分析市場行情，把握每一季的行業動態以及深度剖析招聘崗位需求，直擊招聘需求背后的需求，在把握時機、掌握企業招人動機的前提下規劃學習從而規劃自己的職業生涯，走上事業巔峰。 | 通過本課程的學習了解當下知名招聘平臺全國各個城市的招聘需求數量、薪資分布崗位職責等內容并且360度解讀一名程序員的職業生涯發展路線。對從事崗位有了具體、細致的了解，從而有了清晰的規劃職業。 |
| 《企業需求及職場規則》 |
1、企業軟需求 2、情商提升 3、職場規則 |
當代大學生常說的一句話“畢業即失業”，隨著市場經濟的深入，正在進入“后學歷時代”，企業用人目的明確，本課程重點講職場“潛規則”讓學員在進入職場之前掌握職場生存、提升的精華，從而規避掉職場陷阱，穿越事業成功的新途徑。 | 本課程重點從公司考察的硬實力和軟實力出發分析需要掌握的技能，同時縱向橫向三位一體的從態度、言行、微笑等細節及職場潛規則等方面解讀讓準職業人了解職場法則。 |
| 《求職禮儀及面試常見問題》 |
1、求職禮儀 2、薪資構成解讀 3、社保及合同解讀 4、其他職場常見問題 |
職場禮儀可以提高人文素質,塑造你具有高尚的精神境界和高品位的文化境界。本課程核心關鍵字：溝通、情緒、壓力、態度等旨在改變人的價值觀、人生觀、個性，提高并維護自我職業形象，并延伸了很多學員在薪資以及社保等常識問題進行精講，全方位360度為職場護航。 | 本課程重點講解著裝、談話、儀容、薪資構成以及五險一金、合同等方面講解，從個人形象的打造到熟悉法律法規保護個人權益，進行全方位解讀，為能進入職場保駕護航。 |
| 課程階段 | 學習內容 | 掌握能力 | 解決問題 |
|---|---|---|---|
| 數據挖掘 | 數據挖掘策略分析 | 掌握數據分析、數據挖掘、分析商業數據的綜合能力 | 企業中數據挖掘遇到的瓶頸 |
| 數據挖掘常用指標 | |||
| 數據挖掘業務分析 | |||
| 大數據處理分析 | hadoop | 掌握海量數據存儲、處理、機器學習能力 | 人工智能海量數據數據挖掘 |
| 大數據處理技術 | |||
| spark | |||
| hive | |||
| 商業BI決策師 | Power BI | 學過商業數據收集、管理、分析從而為公司決策提供支持 |
提升公司決策效率和質量 數據是企業的眼睛 使企業以更快的反應應對市場變化 |
| Tableau | |||
| 商業決策案例 | |||
| 數據質量控制 | |||
| 收集、管理、分析 | |||
| Android移動開發 | 基礎UI學習 | 了解基本的移動端Adroid開發 | 項目中移動端問題，溝通和解決得心應手 |
| 六大布局 | |||
| 四大組件 | |||
| 用戶交互界面視圖 | |||
| 數據存儲 | |||
| 動畫 | |||
| 自定義View | |||
| 多媒體和相機 | |||
| 高級UI組件 | |||
| 網絡訪問 | |||
| 樣式開發 | |||
| 多線程通信 | |||
| IOS移動開發 | UIKit | 了解基本的移動端IOS開發 | 技不壓身，移動端問題 溝通和解決得心應手 |
| JSON | |||
| AFNetworking | |||
| UITableView | |||
| UITableViewcell | |||
| MJRefresh | |||
| MJExcetions | |||
| 社交分享與登錄 | |||
| 消息推送 | |||
| 自定義控件 | |||
| 面向對象 | |||
| 內存管理 | |||
| Category protocol block copy KVC/KVO ,Foundation框架 | |||
| 自動化運維開發 | 監控目標 | 掌握自動化運維概念和操作 Python應用的另一種方面 | 提升個人全面技能 深度了解項目整體運行情況 |
| 監控方法 | |||
| 監控核心 | |||
| 監控工具 | |||
| 監控指標 | |||
| 監控流程 | |||
| 監控報警 | |||
| 報警處理 | |||
| 自動化測試開發 | 對Web UI的自動化測試程序 | 掌握自動化測試基本技術 | 提升全面技術棧 |
| 對Windows窗體UI的自動化測試程序 | |||
| API測試 | |||
| 數據庫測試 | |||
| 接口測試，也叫業務流程測試（包括功能模塊之間、模塊與模塊之間、子系統之間） | |||
| 單元測試 | |||
| 性能測試（TPS吞吐量、響應速度、cpu占用率、內存占用率） | |||
| 負載測試（壓力測試、強度測試、容量測試） |
項目描述：只給出半張人臉，使用算法，自動補全另一半人臉，想要掌握這項技能，刑偵部門素描室，往往需要經過十幾年的訓練，我們使用算法，以非常核心技術：主要用到一系列回歸算法
業務：1.pandas數據讀取2.異常數據清晰、空值處理3.根據評分表打分4.本地化
技術應用點：1.pandas數據分組groupby 2.2.map映射3.pandas數據預處理4.4.Excel數據預處理5.數據分析報告
淘寶用戶行為數據分析：
介紹：針對淘寶app的運營數據，以行業常見指標對用戶行為進行分析，包括UV、PV、新增用戶分析、漏斗流失分析、留存分析、用戶價值分析、復購分析等內容；本文使用的分析工具以MySQL為主，涉及分組匯總，引用變量，視圖，關聯查詢等內容。
業務：1.基于AARRR漏斗模型，使用常見電商分析指標，從新增用戶數量、各環節轉化率、新用戶留存率三個方面進行分析2.確定影響新增用戶數量的因素，找到需要改進的轉化環節，發現留存現存問題3.研究用戶在不同時間尺度下的行為規律，找到用戶在不同時間周期下的活躍規律4.找出價值的核心付費用戶群，對這部分用戶的行為進行分析5.找到用戶對不同種類商品的偏好，制定針對不同商品的營銷策略
技術應用點：1.AARRR模型2.電商分析常用指標3.Pandas數據清洗4.Groupby函數、交叉表、透視表5.Matplotlib+Searborn可視化
金融公司風控系統：
介紹：信用風險指的是交易對手未能履行約定合同中的義務造成經濟損失的風險，即受信人不能履行還本付息的責任而使授信人的預期收益與實際收益發生偏離的可能性，它是金融風險的主要類型。借貸場景中的評分卡是一種以分數的形式來衡量風險幾率的一種手段，也是對未來一段時間內違約、逾期、失聯概率的預測。一般來說，分數越高，風險越小。
業務：1.獲取存量客戶及潛在客戶的數據2.EDA探索性數據分析3.數據預處理4.特征選擇+LDA分析5.模型開發6.模型評估7.模型實施與檢測報告
技術應用點：1.Pandas數據分箱操作2.OneHotEncoder獨熱編碼3.Pandas數據清洗4.Logistic邏輯斯蒂回歸5.GBDT 6.LDA
購物網站用戶畫像：
介紹：用戶點擊流日志收集、用戶畫像建模、推薦對象畫像建模、數據實時計算平臺、數據離線計算平臺、推薦算法模型、協同過濾算法，使用python最流行的scikit-learn實現的聚類分析項目。聚類分析是機器學習中非常重要的算法，此項目主要利用KMeans對附近的用戶進行聚類分析，達到針對不同用戶采用不同的商業推廣方案的目的。
業務：1.構建用戶畫像2.用戶行為分析3.用戶推薦系統4.潛在客戶挖掘
技術應用點：1.RFM 2.Kmeans 3.Apriori關聯分析4.協同過濾
基于電商用戶文本挖掘：
介紹：想要用產品價值撬動一個用戶，同緯度競爭別家的先發優勢門檻太高，如果別家體量很大，基本可以放棄。創新可能就是剩下的活路，而面對互聯網的高速發展，線下需求基本都被互聯網化，切入點可能就轉移到細分市場。
業務：1.了解項目公司的背景和對接人員情況2.溝通明確實際的項目需求3.根據項目需求梳理分析思路4.確定分析工具和人員配置,進行數據分析5.撰寫分析結論和方案
技術應用點：1.Jieba分詞2.WordCloud詞云3.樸素貝葉斯4.波士頓矩陣5.Pandas數據處理6.Matplotlib+Seaborn可視化處理7.Logistic回歸
目標檢測介紹：
介紹：目標檢測，人臉識別在企業方方面面都有廣泛應用。在安防，智能家居更是前景廣闊，本案例通過學習Opencv與dlib進行目標檢測與人臉識別。
業務：1.環境安裝2.人臉識別，人臉關鍵點識別3.視頻和攝像頭人臉識別4.自己訓練分類器
技術應用點：1.Tensorflow 2.神經網絡3.Opencv 4.dlib
（深度學習）圖片風格遷移：
介紹：通過深度學習算法，制作自己的藝術抽象畫。
業務：1.數據準備2.Tensorflow深度神經網絡搭建訓練3.模型預測
技術應用點：1.Tensorflow 2.神經網絡3.Opencv 4.CNNRNN
全學科覆蓋企業項目開發前端、中臺、后臺全流程，真實承接上下游需求，高效協作。
跨平臺實施
項目交叉融合，PC端、移動端、智能終端，各平臺功能實現，技能進步看得見！
真場景實操
還原企業真實開發場景，從項目立項到部署上線全程參與，不落下每一個開發環節。
高標準驗收
超高驗收標準，以真實企業需求要求功能實現，確保項目無BUG，流暢運行。
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